LiteLLM と LangMem の prompt_optimizer でエージェントをオンライン学習・自己改善させる

Claude Managed Agents API の 2026年7月アップデートで追加された effort レベル（推論努力の制御）、initial_events（セッション作成時の初期イベント設定）、webhook イベント、Memory Store beta 機能を、本番運用に向けて整理した解説。agent・environment・session・event stream・webhook・memory store の関係性を理解した上で、各機能の使い分けと注意点を実装前に確認する内容。

PostgreSQL + TypeScript + Claude Agent SDK で実装した「ミハシラ」というシステムでは、業務オントロジーを YAML で宣言すると、エージェントが使うツール群が完全に機械的に生成される。オブジェクトから query_* / get_* ツール、アクションから action_* ツールが導出され、パラメータスキーマも型に応じて自動変換される仕組み。

コンテンツ自動化において、スケジューラが単に固定処理を実行する仕組みから脱却し、LLMエージェントに「今やるべきか」の判断を委ねる設計を解説。判断基準の明示化、SKIP判断の正当化、結論のトークン化という3つの要点で、品質低下を防ぎながら実装した事例。

Omnigent に同梱される Debby エージェントを使い、複数モデル（Claude と GPT）に同じ問いを並列投げして議論させる「第三の合成」パターンを体験。/debate スキルで両モデルの回答を相互批評させ統合に収束させる仕組みと、Polly（並列実装・クロスレビュー）との構造的差異を実装例で解説。